ecosso 님의 블로그

[작업형 1유형] 2. airquality.csv 데이터는 Ozone, Solar.R, Wind, Temp, Month, Day로 이루어져 있다. Ozone, Solar.R, Temp에 대해 각 변수의 결측값의 개수를 구하고, 결측값의 개수가 가장 많은 변수에 대해 결측값을 해당 변수값들의 중앙값으로 대체하시오. 또한, 결측값의 개수가 가장 많은 변수에 대해 결측값 대체 전과 대체 후 의 평균값을 각각 출력하시오. (단, 반올림하여 소수점 둘째 자리까지 출력하시오.)df.head()Out[678]: Unnamed: 0 Ozone Solar.R Wind Temp Month Day0 1 41.0 190.0 7.4 67 5 11 ..

01 빈도수 / 유일값 확인 -01 빈도수 확인 -02 유일값 02 중복값 처리 (unique / duplicated / drop_duplicates) -01 unique -02 duplicated 03 shift (데이터의 이동) -01 이전값 가져오기 -02 이후값 가져오기 -03 컬럼의 이동 -04 그룹별 이동 04 multi - level index -01 생성 -02 색인 -03 연산 05 multi - level index의 처리 -01 drop -02 sort_index -03 swaplevel01 빈도수 / 유일값 확인 -01 빈도수 확인 1) groupby + count 2) value_counts 메서드emp.value_counts?Signature:emp.value_counts( ..

# 작업형 1유형 1. nationalgas.csv 데이터는 year(연도), country(국가), gas(가스 소비량)로 구성되어 있다. 다음 문제들의 결과를 출력하시오. (단, 출력값은 반올림하여 소숫점 둘째 자리까지 출력한다.) import pandas as pd df = pd.read_csv('nationalgas.csv', encoding = 'cp949')df.head()Out[45]: year country gas0 2001 대한민국 111 2001 브라질 352 2001 스위스 113 2001 이탈리아 244 2001 인도 30 (1) 연도, 국가별 에너지 소비량을 구한 후, 연도별 에너지 소비량이 가장 많은 나라와 연도..